Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z. B. Banknoten.

Die DE 2760166 zeigt eine solche Vorrichtung, die aus verschiedenen Ein¬ heiten au gebaut ist. In einem Vereinzeier wird das in einem Stapel vorlie¬ gende Blattgut Blatt für Blatt vereinzelt und an eine Transportstrecke über- geben, die das vereinzelte Blattgut durch die Vorrichtung transportiert.

Entlang des Transportweges sind mehrere Sensoreinheiten angebracht, wo¬ bei jede Sensoreinheit bestimmte Merkmale des Blattguts detektiert und zu einem Meßergebnis zusammenfaßt. Der Aufbau der hier verwendeten Sen- soreinheiten ist in der DE-PS 2760 165 gezeigt. Jede Sensoreinheit weist ei¬ nen Meßwertaufnehmer auf, der bestimmte Merkmale des Blattguts erfaßt und in ein elektrisches Signal umwandelt. Dieses Signal wird in einer Signal¬ aufbereitungsstufe umgeformt. Im allgemeinen findet hier die Umsetzung des meist analogen Signals in digitale Meßdaten statt. Die Meßdaten werden dann schließlich in einer Auswerteeinheit der Sensoreinheit zu einer

Ja/ Nein- Aussage umgeformt. Diese bildet dann das Meßergebnis der Sen¬ soreinheit und wird in einem Zentralspeicher gespeichert.

Der Zentralspeicher wird als Verbindung zum Datenaustausch zwischen den Einheiten der Vorrichtung genutzt. Auf ihn können alle Einheiten zugreifen und die Daten schreiben oder lesen, die zur Bearbeitung des Blattguts not¬ wendig sind. Auf dem Zentralspeicher ist zu mehreren Blättern jeweils ein Datensatz gespeichert.

Aus den auf dem Zentralspeicher gespeicherten Meßergebnissen der Sen¬ soreinheiten zu jedem Blattgut wird in einer zentralen Auswerteeinheit zu¬ nächst eine Auswerteinformation erstellt. Mittels einer in der Auswerteein-

heit gespeicherten Entscheidungstabelle werden aus den Auswerteinforma¬ tionen die Zieleinheiten für das betreffende Blattgut ermittelt.

Die Zieleinheiten können beispielsweise Stapler zur Stapelung des Blattguts oder Shredder zur Vernichtung des Blattguts sein. Die Zieleinheiten für das entsprechende Blattgut werden auf dem Zentralspeicher gespeichert. An¬ hand der gespeicherten Zieleinheit wird das Blattgut von der Transportein¬ heit entsprechend geleitet und abgelegt. Nach dem Transport des Blattguts zur Zieleinheit schreibt die Transporteinheit eine positive oder negative In- formation über den Ausgang der Bearbeitung auf den Zentralspeicher.

Der Bearbeitungsvorgang in der Vorrichtung wird mittels einer Steuerein¬ heit gesteuert. Auch diese hat Zugriff auf den Zentralspeicher und kann an¬ hand der dort abgelegten Informationen den Bearbeitungsvorgang überwa- chen und protokollieren. Weiterhin dient die Steuereinheit dazu, die Einhei¬ ten der Vorrichtung abhängig von einem durch den Bediener eingestellten Betriebsmodus zu initialisieren. Hierzu gehört beispielsweise die Spei¬ cherung der für den gewählten Betriebsmodus korrekten Entscheidungsta¬ belle in der zentralen Auswerteeinheit.

Bei dem bekannten System kann jede Sensoreinheit ihr Meßergebnis ledig¬ lich aus den von ihr aufgenommenen Meßdaten des Blattgutes ableiten.

Ausgehend davon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, eine Vorrich- tung zur Bearbeitung von Blattgut vorzuschlagen, die es ermöglicht, die

Qualität der Ableitung eines Meßergebnisses der Sensoreinheiten zu verbes¬ sern.

Diese Au gabe wird durch die Merkmale des Hauptanspruchs gelöst.

Der Grundgedanke der Erfindung besteht im wesentlichen darin, bei der Ableitung eines Meßergebnisses einer Sensoreinheit Daten anderer Sen¬ soreinheiten über das entsprechende Blattgut zu verwenden. Hierzu wird in wenigstens einer Sensoreinheit ein Speicher vorgesehen, in dem Datensätze mehrerer Blätter verwaltet werden können. In jedem dieser Datensätze sind Bereiche vorgesehen, in denen Daten von wenigstens einer anderen Sen- sorcinheit gespeichert werden können.

Vorteil der Erfindung ist es, daß die Sensoreinheit Daten anderer Sensorein- heiten zur Verfügung hat, die sie bei der Ableitung ihres eigenen Meßer¬ gebnisses berücksichtigen kann. Durch die Kenntnis dieser Daten ist die Sen¬ soreinheit in der Lage, ihr Meßergebnis schneller und genauer aus diesen Daten abzuleiten.

Vorzugsweise weist die Sensoreinheit eine Meßeinheit und eine Auswerte¬ einheit auf, wobei der Speicher der Sensoreinheit in der Auswerteeinheit vorgesehen wird. Ferner werden die Meßergebnisse der Sensoreinheit nicht auf eine Ja/ Nein- Aussage beschränkt, sondern mit einem höheren Informa¬ tionsgehalt ausgestattet. Die Meßergebnisse können beispielsweise die Länge oder die Breite des Blattguts in mm, eine Maßzahl für die Verschmutzung oder die Übereinstimmung des Druckbilds mit einem Referenzbild, der Ab¬ stand eines Metallfadens von der Blattgutvorderkante, eine Identifikations¬ nummer für die Art oder Lage des Blattguts o. ä. sein.

Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus dem neben¬ geordneten Anspruch, den Unteransprüchen und der Beschreibung eines Ausführungsbeispiels der Erfindung anhand der Figuren. Es zeigen:

Fig. 1 Prinzipskizze eines Ausführungsbeispiels der Erfindung,

Fig. 2 Darstellung des Speicherinhalts in der Auswerteeinheit eines

Sensors,

Fig. 3 Darstellung des Speicherinhalts in der zentralen Auswerteein¬ heit,

Fig. 4 Flußdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfin¬ dungsgemäßen Verfahrens,

Fig. 5 Darstellung der Abbildung der Meßergebnisse in diskrete Klas- sen,

Fig. 6 Darstellung der Regelmatrix des ersten Ausführungsbeispiels,

Fig. 7 Darstellung der Änderungsbedingungen für Sortierklassen,

Fig. 8 Flußdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels des erfin¬ dungsgemäßen Verfahrens,

Fig. 9 Darstellung der Abbildung der Meßergebnisse in überlappen- de Klassen mit Zugehörigkeitsfunktion,

Fig. 10 Darstellung der Regelmatrix des zweiten Ausführungsbei¬ spiels,

Fig. 11 Darstellung der Zugehörigkeitsfunktionen der Sortierklassen,

Fig. 12 Grafische Ableitung einer resultierenden Zugehörigkeits¬ funktion einer Sortierklasse,

Fig. 13 Darstellung der resultierenden Zugehörigkeitsfunktionen.

Fig. 1 zeigt eine Prinzipskizze eines Ausführungsbeispiels der Erfindung. Das Blattgut wird in einer Vereinzelungseinheit aus einem Stapel Blatt für Blatt vereinzelt und an eine Transportstrecke übergeben, die die Blätter durch die Vorrichtung transportiert und durch eine Transporteinheit 30 ge¬ steuert wird. Die Transportstrecke ist in einzelne Teilabschnitte aufgeteilt, die jeweils von dezentral arbeitenden Untereinheiten 30.1 - 30.M der Trans¬ porteinheit 30 gesteuert werden.

Bei der Vereinzelung wird jedem Blatt eine Identifikation ID zugeordnet, anhand derer das Blatt von den Einheiten der Vorrichtung eindeutig erkannt wird. Die zur Bearbeitung eines Blattes benötigten Daten werden unter Ver¬ wendung der Identifikation ID des Blattes über eine Verbindung 100 ausge¬ tauscht. Die Verbindung 100 verbindet sowohl die Untereinheiten 30.1 - 30.M, als auch eine zentrale Auswerteeinheit 10, mehrere Sensoreinheiten 20.1 - 20.N und eine Steuereinheit 40 miteinander.

Die Sensoreinheiten 20.1 - 20.N setzen sich jeweils aus einer Meßeinheit 21.1 - 21. N und einer Auswerteeinheit 22.1 - 22.N zusammen. Jede Meßeinheit 21. n weist einen Meßwertaufnehmer auf, der bestimmte Merkmale des Blattguts erfaßt und in elektrische Signale umwandelt. Diese elektrischen Signale wer¬ den dann in digitale Meßdaten umgewandelt und können optional vor der Weiterverarbeitung normiert und/ oder transformiert werden. Die Aus¬ werteeinheit 22.n des Sensors 20.n empfängt die Meßdaten der Meßeinheit 21. n und leitet unter Verwendung der Meßdaten ein Meßergebnis ab.

In mindestens einer Auswerteeinheit 22.n ist ein Speicher vorgesehen, des¬ sen Inhalt in Fig. 2 dargestellt ist. Als Beispiel wurde hier die Auswerteein¬ heit 22.2 gewählt. Im Speicher der Auswerteeinheit 22.2 können mehrere Da- tensätze verwaltet werden. Jeder Datensatz ist jeweils einem Blatt einer be-

stimmten Identifikation ID zugeordnet. Der hier gezeigte Speicher ist in der Lage, eine Anzahl L von Datensätzen zu verwalten.

Jeder Datensatz weist einen Bereich für externe Daten ED auf. In ihm werden entweder Meßdaten MD oder Meßergebnisse ME anderer Sensoreneinheiten gespeichert. In Fig. 2 sind beispielsweise die Meßdaten MD der Sensorein¬ heit 20.3 und die Meßergebnisse der Sensoreinheit 20.1 in jedem Datensatz gespeichert. Beisielsweise die Meßdaten der Sensoreinheit 20.3 für das Blatt mit der Identifikation ID = 2 sind hier mit MD.23 bezeichnet, wobei der erste Index der Identifikation ID der Banknote = 2 und der zweite Index dem In¬ dex der Sensoreinheit = 3 entspricht. Für die anderen Daten wird bei der Be¬ zeichnung analog verfahren.

Vorzugsweise werden im Speicher der Auswerteeinheit 22.2 auch die von der Meßeinheit 21.2 gelieferten Meßdaten MD für jedes Blatt gespeichert.

Aus den eigenen Meßdaten MD und den externen Daten ED eines Datensat¬ zes leitet die Auswerteeinheit 22.2 für jedes Blatt ein entsprechendes Meßer¬ gebnis ME ab, welches optional in dem entsprechenden Datensatz gespei¬ chert werden kann.

Ist das Meßergebnis für ein Blatt ermittelt, wird dieses mit der entsprechen¬ den Indentifikation ID des Blattes auf die Datenleitung 100 geschrieben. Das Meßergebnis kann nun bei Bedarf von anderen Sensoreinheiten gelesen und im Speicher der Auswerteeinheit dieser Serisoreinheit gespeichert werden. Ist die Kenntnis bestimmter Meßdaten eines Sensors zur Ableitung des Me¬ ßergebnisses einer anderen Sensoreinheit notwendig, so muß diese auch die entsprechenden Meßdaten auf die Datenleitung 100 schreiben, so daß sie die andere Sensoreinheit lesen kann. Alternativ dazu kann das Schreiben der Meßdaten auch erst nach dem Empfang eines entsprechenden Signals der anderen Sensoreinheit erfolgen.

Weiterhin weist die Vorrichtung eine zentale Auswerteeinheit 10 mit einem Speicher auf, deren Inhalt in Fig. 3 gezeigt ist. Die zentrale Auswerteeinheit 10 liest die Meßergebnisse aller Sensoreinheiten 20.1 - 20.N von der Datenlei¬ tung 100 und speichert diese unter der Identifikation ID des entsprechenden Blattes ab. Sind zu einer Identifikation ID die Meßergebnisse aller Sensorein¬ heiten bekannt, leitet die zentrale Aus Werteeinheit 10 aus den Meßergebnis¬ sen eine Sortierklasse KL für das entsprechende Blattgut ab und schreibt die Identifikation ID und die zugehörige Sortierklasse KL auf die Datenleitung 100. Optional kann die Sortierklasse KL im Speicher unter der entsprechen- den Identifikation des Blattes gespeichert werden.

Die Sortierklasse KL wird von den Untereinheiten der Transporteinheit aus¬ gewertet, die den Transport des Blattes in die Zieleinheit steuern. Ist die ent¬ sprechende Untereinheit 30.m nicht für die Bearbeitung des Blattes zustän- dig, wird dieses an die nachfolgende Untereinheit 30.m+l weitergeleitet. Im anderen Fall wird das Blatt zu den entsprechenden Manipulatoren der Un¬ tereinheit 30.m geleitet und bearbeitet. Nach der Bearbeitung des Blattguts wird von der Verarbeitungseinheit eine entsprechende positive oder negati¬ ve Information über den Abschluß der Bearbeitung auf die Datenleitung 100 geschrieben. Diese Information wird bespielsweise von der Steuereinheit 40 gelesen und bei der Protokollierung des Bearbeitungsvorgangs verwendet.

Weiterhin kann jede Untereinheit 30.m Fehlermeldungen auf die Datenlei¬ tung schreiben, falls es beispielsweise zu einem Blattstau im Transportsy- stem der Untereinheit 30.m kommt. Diese Fehlermeldungen können von an¬ deren Einheiten der Vorrichtung interpretiert und entsprechende Maßnah¬ men eingeleitet werden.

Vorzugsweise sind die Untereinheiten 30.m so ausgelegt, daß sie die elektri- sehen und mechanischen Funktionen der Transportstrecke steuern. Hierzu

zählen unter anderem der Antrieb der Transportstrecke, die Schaltung der Weichen innerhalb der Transportstrecke, das Messen der Position des Blatt¬ guts mittels Lichtschranken usw. Weiterhin können die Untereinheiten 30.m aber auch die Steuerung spezieller elektrischer bzw. mechanischer Manipu- latoren innerhalb der Einheiten der Vorrichtung durchführen. Hierzu zählt beispielsweise die Steuerung der Vereinzelerkomponenten, der Stapelräder und der Shredderwalzen usw.

Die Steuereinheit 40 dient zur Steuerung und zur Protokollierung der Bear- beitungsvorgänge der Blätter. Sie ist in der Lage, über die Datenleitung 100 Steuerinformationen zu senden, die von den einzelnen Einheiten entspre¬ chend interpretiert werden. Mittels solcher Steuerungsinformationen kann beispielsweise die Vorrichtung in einen vom Bediener ausgewählten Bearbei¬ tungsstatus gebracht werden. Ferner kann die Steuereinheit 40 die Speiche- rung spezieller Programme oder Referenzdaten von der Steuereinheit 40 in die anderen Einheiten der Vorrichtung über die Datenleitung 100 veranlas¬ sen. Zu diesem Zweck sind auf der Steuereinheit 40 Massenspeicher vorhan¬ den, in denen diese Daten verwaltet werden.

Anhand der Daten der Untereinheiten 30.1 - 30.M, der Sensoreinheiten 20.1 - 20.N und der Sortierklasse SL der zentralen Auswerteeinheit 10 kann die Steuereinheit 40 den Bearbeitungsvorgang jedes einzelnen Blattes überwa¬ chen und protokollieren. Während der eigentlichen Bearbeitung des Blatt¬ guts ist die Funktion der Steuereinheit lediglich auf das Abhören der Daten- leitung 100 beschränkt.

Die Datenleitung 100 wird als Datenbus ausgeführt. Bevorzugt wird ein CAN-Bus verwendet. Dieser ist für sogenannte Echtzeitanwendungen, wie sie hier hauptsächlich vorliegen, besonders gut geeignet. Optional können

weitere Datenleitungen 101 bzw. 102 parallel zur Datenleitung 100 vorgese¬ hen werden, so daß die Datenleitung 100 entlastet wird.

Die Datenleitung 101 kann auch mittels eines CAN-Busses realisiert werden und dient dazu, den Datenaustausch zwischen den Sensoreinheiten 20.1 - 20.N sowie der zentralen Auswerteeinheit 10 zu verbessern. Dies ist ins¬ besondere dann sinnvoll, wenn zwischen den Sensoreinheiten 20.n viele Meßdaten ausgetauscht werden, die oft ein hohes Datenvolumen aufweisen.

Die Datenleitung 102 wird speziell von der Steuereinheit 40 für sogenannte Nichtechtzeitanwendungen genutzt. Hierüber können beispielsweise bei der Initialisierung der Vorrichtung in einen bestimmten Betriebszustand Pro¬ gramme oder Referenzdaten größeren Umfangs in die Sensoreinheiten 20 oder die zentrale Auswerteeinheit 10 geschrieben werden. Auf eine Verbin- düng zu den Untereinheiten 30.m kann auch verzichtet werden, da die dorthin übertragenen Datenmengen im allgemeinen gering sind.

Die Ableitung der Sortierklasse eines Blatts aus den Meßergebnissen der Sensoreinheiten kann beispielsweise unter Verwendung frei konfigurierba- rer Tabellen und/ oder Matrizen durchgeführt werden, die in einem Speicher der zentralen Auswerteeinheit 10 verwaltet werden. Bei der Ableitung wer¬ den zunächst kontinuierliche Meßergebnisse auf Klassen abgebildet. Diskre¬ te Meßergebnisse werden direkt einer Klasse zugeordnet. Einzelnen Klassen werden zu einer Eigenschaft des Blattes mit verschiedenen Ausprägungen zusammengefaßt. Mittels einer Regelmatrix können beliebige, aber festge¬ wählte Kombinationen verschiedener Ausprägungen einer Menge von Ei¬ genschaften einer Sortierklasse zugeordnet werden.

Die Fig. 4 zeigt ein Flußdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bearbeitung von Blattgut, hier speziell

Banknoten. Die Meßdaten MD der Banknote werden von den Sensoren 20.n erfaßt. Unter Verwendung dieser Meßdaten MD werden Meßergebnisse ME der Banknote abgeleitet und in der Auswerteeinheit 10 gemäß Fig. 3 gespei¬ chert.

Im ersten Ausführungsbeispiel werden die Meßergebnisse ME zunächst auf diskrete Klassen abgebildet. Ein Beispiel für eine solche Abbildung ist in Fig. 5 gezeigt. Das Meßergebnis soll in diesem Fall die Fläche der Banknote in mm ² darstellen, die von Flecken bedeckt ist. Wird in einer ersten Messung Mi beispielsweise als Meßergebnis 140 mm ² ermittelt, so wird dieses Meßer¬ gebnis auf die Klasse mit dem Klassenkennzeichen 4 abgebildet. Die Anzahl der Klassen sowie die Lage der Klassengrenzen kann beliebig konfiguriert werden. Die Klassen 0 bis 5 lassen sich zur Eigenschaft „Flecken" zusam¬ menfassen. Jede Klasse stellt somit eine Ausprägung der Eigenschaft „Flecken" dar. Zur besseren Übersicht werden die einzelnen Klassen auch oft mit verbalen Kennzeichnungen, wie „sehr wenig", „wenig", „viel" usw. belegt.

In Fig. 6 ist die Regelmatrix des ersten Ausführungsbeispiels dargestellt. Zu den einzelnen Eigenschaften „ Doppelabzug", „Störung", usw. sind jeweils die zugehörigen Klassen mit den verbalen und den Klassenkennzeichen an¬ gegeben. Zur besseren Übersicht sind verschiedene Eigenschaften nochmals zu einer übergeordneten Gruppe zusammengefaßt.

Zur Ableitung der Sortierklasse der Banknote wird zunächst aus den Klassen aller Eigenschaften ein Eigenschaftsvektor gebildet. In der Fig. 6 sind bei¬ spielhaft vier Klassenvektoren V_ bis V dargestellt. In jeder Eigenschaft ist jeweils genau die Klasse markiert, die dem jeweiligen Meßergebnis der Banknote entspricht. Bei der Eigenschaft „Flecken" liegt das Meßergebnis des zum Klassenvektor Vi gehörenden Blattguts z. B. in der Klasse „wenig",

während das Meßergebnis der Eigenschaft „Eselsohren" in der Klasse „sehr wenig" liegt. Der Klassenvektor klassifiziert somit die Ausprägung aller Ei¬ genschaften einer Banknote.

Die Regelmatrix besteht aus einer Anzahl von Regeln, die hier mit den Zif¬ fern 1 bis 5 bezeichnet sind. Jede Regel besteht aus einem Regelvektor, der analog zum Klassenvektor aus den Klassen aller Eigenschaften gebildet ist. Im Gegensatz zum Klassenvektor ist es jedoch möglich, daß mehrere Klassen einer Eigenschaft markiert sind, wie beispielsweise zur Eigenschaft „Ver- schmutzung" in den Regeln 1 bis 5. Jeder der Regeln 1 bis 5 ist eine Sortier¬ klasse zugeordnet, die hier mit dem jeweiligen Sortierziel „Stapler 1", „Stapler 2" usw. bezeichnet ist. Im allgemeinen kann auch mehreren Regeln die gleiche Sortierklasse zugeordnet werden.

Die Aussagen der einzelnen Regeln lassen sich verbal in etwa wie folgt for¬ mulieren. Gemäß Regel 1 werden denjenigen Banknoten die Sortierklasse „Stapler 1" zugewiesen, deren Denomination 50 $ ist, die nach oben orien¬ tiert sind, alle Sicherheitsmerkmale aufweisen, die sauber sind und die sehr wenig Defekte aufweisen. Gemäß Regel 2 werden diejenigen Banknoten, de- ren Orientierung nach unten gerichtet ist und die ansonsten die gleichen Ei¬ genschaften wie die Banknoten nach Regel 1 haben, der Sortierklasse „Stapler 2" zugewiesen. Der Sortierklasse „Stapler 3" werden alle 1 $- und 2 $-Banknoten zugewiesen, die zumindest einen korrekten Sicherheitsfaden aufweisen, die sauber sind und wenig Defekte aufweisen. Die Sortierklasse „Stapler 4" wird denjenigen Banknoten zugewiesen, die unabhängig von der Denomination sauber sind, wenig Defekte aufweisen und bei denen weder die Eigenschaft „Wasserzeichen" noch die Eigenschaft „Sicherheitsfaden" korrekt ist. Der Sortierklasse „Shredder" werden alle Banknoten zugewiesen, die unabhängig von ihrer Denomination und ihren Defekten korrekte Si- cherheitsmerkmale aufweisen und schmutzig sind.

Zur Ableitung der Sortierklassen werden nun die Markierungen des Klas¬ senvektors, z. B. Vi, mit den entsprechenden Markierungen der Regelvekto¬ ren 1, 2, 3, 4, 5 in ihrer Reihenfolge nacheinander verglichen. Die Sortierklas¬ se, die dem ersten Regelvektor zugeordnet ist, der in allen Klassen des Klas- senvektors markiert ist, wird dem Blattgut als Sortierklasse zugewiesen.

Stimmen die Markierungen keines Regelvektors mit allen Markierungen des Klassenvektors überein, so wird dem Blattgut eine beliebige, aber fest ge¬ wählte Sortierklasse zugewiesen.

Für die Beispiele in Fig. 6 bedeutet das, daß dem Blattgut zum Klassenvektor Vi die Sortierklasse „Stapler 2" zugewiesen wird. Das Blattgut zum Klassen¬ vektor V ₂ erhält die Sortierklasse „Stapler 4". Dem Blattgut zum Klassenvek¬ tor V3 wird die Sortierklasse „Shredder" zugewiesen. Da die Markierung keines Regelvektors mit allen Markierungen des Klassenvektors V ₄ überein- stimmen, wird diesem Blattgut eine beliebige, aber fest gewähle Sortierklasse zugewiesen, die mit „Reject" bezeichnet werden soll.

Nach der Zuweisung der Sortierklasse an das Blattgut, wird dieses anhand der Sortierklasse in die entsprechende Zieleinheit transportiert. Die Blätter mit der Sortierklasse „Reject" werden im allgemeinen in ein sogenanntes Rejectfach gestapelt, wo sie dann vom Bediener aus der Vorrichtung ent¬ nommen und in Augenschein genommen werden können.

Um eine unbefugte Änderung in den Regeln der Regelmatrix zu verhindern, ist jeder Klasse ein Sicherheitslevel SL zugewiesen. Hiermit kann spezifiziert werden, welche Benutzer Änderungen in dieser Klasse vornehmen dürfen. Hier sollen beispielsweise der Wert 3 für den Entwickler, 2 für den Supervi¬ sor und 1 für den Bediener der Vorrichtung stehen. Somit ist es hier dem Bediener der Vorrichtung möglich, die Klassen der Eigenschaft „Denomi- nation der Banknote" zu verändern, während die Eigenschaften der Gruppe

„Sicherheitsmerkmale der Banknote" lediglich vom Supervisor geändert werden dürfen.

Weiterhin ist es möglich, zumindest bestimmten Klassen ein Gewicht G zu- zuordnen. Mittels dieser Gewichte G können beispielsweise die Regeln der Regelmatrix auf Konsistenz überprüft werden oder die durch die Regelma¬ trix abgeleitete Sortierklasse bei Bedarf geändert werden.

Beispielhaft soll hier lediglich eine mögliche Bedeutung für die Gewichte G der Klassen der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" erläutert wer¬ den. Neben den hier dargestellten beiden Eigenschaften „Wasserzeichen" und „Sicherheitsfaden" gibt es im allgemeinen noch eine Anzahl weiterer Eigenschaften in dieser Gruppe, die hier aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht genannt werden.

Für die Beurteilung einer Banknote kann es von Interesse sein, nicht nur die einzelnen Eigenschaften der Sicherheitsmerkmale zu überprüfen, sondern zudem noch eine Gewichtung der einzelnen Eigenschaften zueinander vor¬ zunehmen, um beispielsweise aussagekräftige Eigenschaften von weniger aussagekräftigen zu unterscheiden. Hier wird beispielsweise die Korrektheit der Eigenschaft „Sicherheitsfaden" mit 5 höher bewertet als die Korrektheit der Eigenschaft „Wasserzeichen" mit 3. Bei einer Vielzahl solcher Eigen¬ schaften kann durch entsprechende Gewichte eine Feinabstufung der einzel¬ nen Eigenschaften gegeneinander vorgenommen werden.

Aus den Gewichten der einzelnen Klassen in der Gruppe „Sicherheits¬ merkmale der Banknote" kann nun für jede Regel ein Mindestgewicht be¬ stimmt werden, indem die Gewichte der einzelnen Klassen jeder Eigenschaft der Gruppe mit dem jeweils geringsten markierten Gewicht der Regel auf- summiert werden. Das bedeutet für das Beispiel in Fig. 6, daß der Regel 1, 2

und 5 in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" jeweils ein Min¬ destgewicht von 8 zugeordnet ist. Für die Regel 3 ist das Mindestgewicht 5 und für die Regel 4 ist das Mindestgewicht 0.

Das so ermittelte Mindestgewicht für jede Regel in der Gruppe „Sicher¬ heitsmerkmale der Banknote" gibt somit ein Maß für die Sicherheit der Banknote an. Ein hohes Mindestgewicht steht für hohe Sicherheit und ein niedriges Mindestgewicht für eine geringe Sicherheit. Für eine umlauf fähige Banknote kann die gewünschte Sicherheit somit durch ein vorgegebenes Mindestgewicht in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" defi¬ niert werden.

Aus den Gewichten der Eigenschaft „Denomination" soll hier ein solches vorgegebenes Mindestgewicht für die Sicherheit einer umlauffähigen Bank- note bestimmt werden. Das vorgegebene Mindestgewicht einer Regel in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" für umlauffähige Banknoten ergibt sich hierbei als Maximum der Gewichte der markierten Klassen der Regel in der Eigenschaft „Denomination". Für die Regel 1, 2, 4 und 5 ergibt sich somit ein Mindestgewicht für die Sicherheit einer unlauffähigen Bank- note von 8 und für die Regel 3 von 3.

Durch einen Vergleich des vorgegebenen Mindestgewichts für die Sicherheit einer umlauf fähigen Banknote gemäß der Eigenschaft „Denomination" mit dem Gewicht in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" für jede Regel ergibt sich, daß die Mindestgewichte für die Sicherheit einer umlauf¬ fähigen Banknote bei den Regeln 1, 2, 3 und 5 größer sind als die Mindest¬ gewichte in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote". Die Relation und somit das Kriterium für eine umlauffähige Banknote ist lediglich in Re¬ gel 4 nicht erfüllt. Anhand dieser Kriterien kann beispielsweise die Konsi- stenz einer jeden Regel geprüft werden.

Durch die Einführung eines Mindestgewichts für jede Regel in der Gruppe „Sicherheitsmerkmale der Banknote" ist ein Kriterium geschaffen, mit dem auch Banknoten mit unterschiedlichen Sicherheitsmerkmalen miteinander verglichen werden können. Bei Bedarf sind selbstverständlich auch andere Auswerte- Algorithmen für die einzelnen Gewichte der Klassen denkbar.

Wie in Fig. 7 dargestellt, kann die mit Hilfe der Regelmatrix bestimmte Sor¬ tierklasse im Nachhinein nochmals optional in Abhängigkeit von einer be¬ stimmten Bedingung verändert werden. Eine solche nachträgliche Änderung kann beispielsweise bei der Wartung der Vorrichtung oder beim Entwurf der Regelmatrix hilfreich sein.

Die Bedingungen können aus der Regelmatrix abgeleitet werden, wie bei¬ spielsweise das Mindestgewicht MG für eine Regel in der Gruppe „Sicher- heitsmerkmale der Banknote". Weiterhin können die Bedingungen auch von Meßergebnissen der Sensoren oder der Klassenkennzeichnung eines be¬ stimmten Meßergebnisses abhängen. Generell können alle der Auswerteein¬ richtung zur Verfügung stehenden Daten in beliebiger Kombination in einer Bedingung genutzt werden.

Weiterhin ist es möglich, mittels eines Zufallsgenerators RND bestimmte Banknoten statistisch verteilt umzuleiten. In dem in Fig. 7 gezeigten Beispiel werden statistisch 20 % der Banknoten von der Sortierklasse „Shredder" in die Sortierklasse „Reject" umgelenkt. Eine solche Vorgehensweise gestattet es beispielsweise, die Sortierqualität der Banknoten kontinuierlich zu über¬ prüfen, indem der Bediener der Vorrichtung die mit der Sortierklasse „Reject" umgeleiteten Banknoten persönlich in Augenschein nimmt. Gege¬ benenfalls kann dieser anhand der Inaugenscheinnahme dann die Klassen¬ grenzen bestimmter Klassen geeignet verändern.

Weiterhin ist es durch eine nachträglich Änderung der Sortierklasse einfach möglich, im Fall einer Störung die entsprechenden Banknoten umzuleiten, ohne große Änderungen in der Regelmatrix vornehmen zu müssen.

Ein zweites Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bearbeitung von Blattgut ist in Fig. 8 dargestellt. Auch hier werden, wie schon zum ersten Ausführungsbeispiel erläutert, zunächst Meßdaten von den Sensoren 20.n erfaßt und unter Verwendung dieser Meßdaten MD Meßergebnisse ME abgeleitet.

Im Gegensatz zum ersten Ausführungsbeispiel werden hier die Meßergeb¬ nisse ME auf überlappende Klassen abgebildet bzw. fuzzifiziert. Ein Beispiel für eine solche Abbildung ist in Fig. 9 gezeigt. Der Übersichtlichkeit halber wurden aus den Eigenschaften des ersten Ausführungsbeispiels lediglich die Eigenschaften „Verschmutzung", „Eselsohren" und „Flecken" verwendet. In diesem Beispiel können die Meßergebnisse des Blattguts jeweils Werte zwi¬ schen 0 und 1 annehmen. Jeder Eigenschaft sind drei überlappende Klassen zugeordnet. Für die Eigenschaft „Verschmutzung" sind das die Klassen „stark" mit Meßergebnissen im Intervall von 0 bis 0.5, „mittel" im Intervall von 0 bis 1 und „gering" im Intervall von 0.5 bis 1. Die Klassen „stark", „mittel", „gering" werden im folgenden als Fuzzyklassen benutzt.

Jeder Fuzzyklassen ist eine in Fig. 9 dargestellte Zugehörigkeitsfunktion zu¬ gewiesen. Die Anzahl der überlappenden Fuzzyklassen sowie die Form der verschiedenen Zugehörigkeitsfunktionen kann beliebig festgelegt werden. Durch eine geeignete Wahl der Zugehörigkeitsfunktionen kann die Funktio¬ nalität des Verfahrens für die jeweilige Anwendung optimiert werden.

In die Fig. 9 sind jeweils die Meßergebnisse zweier Messungen, M. und M2, mit den aus den Zugehörigkeitsfunktionen resultierenden Zugehörigkeits-

werten eingetragen. Bei der Messung Mi handelt es sich um eine Banknote mit geringer Verschmutzung, relativ vielen Eselsohren und wenig Flecken. Bei der Messung M2 ist die Verschmutzung stärker als bei der Messung Mi und sie weist mehr Eselsohren auf. Weiterhin zeigt sie weniger Flecken als die Messung Mi.

Mittels der Fuzzyklassen wird eine Regelmatrix definiert, die in der Fig. 10. dargestellt ist. In den Spalten der Regelmatrix sind die möglichen Kombina¬ tionen der einzelnen Klassen der Eigenschaften „Verschmutzung", „Esels- ohr" und „Flecken" aufgetragen. Die letzte Spalte der Regelmatrix bildet eine Eigenschaft „Sortierung" mit drei Fuzzyklassen, die mit „Stapler", „Shredder" und „Reject" bezeichnet werden. In den Zeilen der Regelmatrix ist jeweils eine Regel 1 bis 8 aufgetragen, die jeweils einer möglichen Kombi¬ nation von Fuzzyklassen der drei Eigenschaften einer Fuzzyklasse der Ei- genschaft „Sortierung" zuordnet. Unter der jeweiligen Bezeichnung der Fuzzklasse ist jeweils der in Fig. 9 ermittelte Zugehörigkeitswert zu den Messungen M_ und M ₂ angegeben. Die Ermittlung der zu den Fuzzyklassen der Eigenschaft „Sortierung" angegebenen Werte wird im folgenden noch erläutert.

Verbal lassen sich die Regeln der Regelmatrix wie folgt darstellen. Die Regel 1 sagt beispielsweise, daß eine Banknote mit geringer Verschmutzung, vielen Eselsohren und wenig Flecken der Fuzzyklasse „Reject" einer Eigenschaft „Sortierung" zugewiesen werden soll. Gemäß Regel 2 wird einer Banknote mit mittlerer Verschmutzung, vielen Eselsohren und wenig Flecken der

Fuzzyklasse „Shredder" der Eigenschaft „Sortierung" zugewiesen usw. Die Regelmatrix ist hier auf 8 Regeln begrenzt, da bei den Messungen Mi und M ₂ keine weiteren sinnvollen Kombinationen auftreten. Prinzipiell ist es jedoch nicht notwendig, daß die Regelmatrix Regeln für alle möglichen Kombina-

tionen enthält. Es genügt, wenn diese lediglich Regeln für relevante Kombi¬ nationen enthält.

Zur Ableitung einer Sortierklasse einer Banknote wird, wie in Fig. 11 darge- stellt, zunächst auch jeder Fuzzyklasse die Eigenschaft „Sortierung" eine ent¬ sprechende Zugehörigkeitsfunktion zugeordnet.

Aus den Fuzzyklassen mit ihren Zugehörigkeitsfunktionen und der Regel¬ matrix werden zunächst mittels einer sogenannten Inferenzmaschine die re- sultierenden Fuzzyklassen „Stapler", „Shredder", „Reject" der Sortierung abgeleitet.

Man erhält die aus den Regeln resultierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft „Sortierung", indem man zunächst, wie in Fig. 10 gezeigt, die entsprechen- den Zugehörigkeitswerte der Meßergebnisse innerhalb einer Regel mitein¬ ander verknüpft und das Ergebnis der Verknüpfung der Sortierung zuord¬ net. Hier wurde als einfacher Fall für eine Verknüpfung die Auswahl des kleinsten Zugehörigkeitswertes gewählt Qeweils eingerahmt).

In Fig. 12 ist beispielsweise die aus den entsprechenden Regeln resultierende Fuzzyklasse „Shredder" der Eigenschaft „Sortierung" dargestellt. Die Zuge¬ hörigkeitsfunktion der Fuzzyklasse „Shredder" wird gemäß dem Ergebnis der Verknüpfung in der Regel in der entsprechenden Höhe abgeschnitten. Die Fig. 12a und 12b zeigen diesen Vorgang für die Ergebnisse der Messung M2 der Regel 4. Gemäß der in Fig. 10 dargestellten Regelmatrix liefert die

Regel 4 für die Messung M2 und die Fuzzyklasse „Shredder" der Eigenschaft „Sortierung" den Wert 0.2. Folglich wird die Zugehörigkeitsfunktion der Fuzzyklasse „Shredder" bei dem Wert 0.2 abgeschnitten. Die so erhaltenen Anteile der einzelnen Regeln werden miteinander verknüpft. Hier wurde der Einfachheit halber als Verknüpfung die maximal abgedeckte Fläche der

einzelnen Teilflächen gewählt. Das Resultat der Verknüpfung ist in Fig. 12c dargestellt.

Führt man das analoge Verfahren für alle Fuzzyklassen der Eigenschaft „Sortierung" und alle Regeln durch, erhält man für die Messung Mi und die Messung M2 die in Fig. 13a und 13b dargestellten resultierenden Fuzzyklas¬ sen der Eigenschaft „Sortierung" mit ihren Zugehörigkeitsfunktionen. Das in Fig. 12c beispielsweise ermittelte Ergebnis findet sich hier in der Fig. 13b wieder.

In einem letzten Schritt muß aus den resultierenden Fuzzyklassen der Eigen¬ schaft „Sortierung" eine diskrete Sortierklasse abgeleitet bzw. die Eigen¬ schaft „Sortierung" denazifiziert werden. Eine einfache Möglichkeit für eine solche Ableitung ist es, dem Blattgut die Sortierklasse zuzuordnen, dessen Fuzzyklasse die größte Fläche aufweist. Für den Fall der Meßergebnisse Mi würde dem Blattgut somit die Sortierklasse „Reject" zugeordnet und dem Blattgut mit den Meßwerten M2 die Sortierklasse „Shredder".

Eine aufwendigere Methode zur Ableitung der Sortierklasse aus den resul- tierenden Fuzzyklassen der Eigenschaft „Sortierung" besteht beispielsweise darin, zunächst jeweils die einzelnen resultierenden Fuzzyklassen „Stapler", „Shredder", „Reject" der Eigenschaft „Sortierung" miteinander beispielswei¬ se durch Vereinigung zu verknüpfen und aus der resultierenden Fläche die Lage des Schwerpunkts zu berechnen. Durch Rundung kann dieser Wert auf eine diskrete Sortierklasse abgebildet werden.

Selbstverständlich ist es möglich, weitere bereits aus dem Stand der Technik bekannten Möglichkeiten im Umgang mit Fuzzylogik auf das Problem der Bearbeitung von Blattgut im oben beschriebenen Sinne zu übertragen.

Analog zum ersten Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist es auch hier möglich, die einzelnen Regeln mit Sicherheitsleveln zu versehen. Auch die Nutzung von Gewichten für eine jede Klasse ist möglich, indem man bei¬ spielsweise die jeweilige Zugehörigkeitsfunktion einer Fuzzyklasse mit dem entsprechenden Gewicht, beispielsweise durch Multiplikation, verknüpft. Die Behandlung des Sicherheitslevels und der Gewichte kann analog zum ersten Ausführungsbeispiel erfolgen.